one-hot分类标签特性：维度值中只有一个1其余为0，使得交叉熵的加和在一个样本训练后Loss函数简化为单项；
softmax函数中，非Zi相关的项与Wi，bi无关，即对Wi，bi求导为0；
以上两点最终让求导最终得到一个简单结果；Wi，bi在这种Loss的梯度下降方向计算起来很简便；
求导过程见下图:
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